CBERS Data Cube - Compendium de replicação

Repositório com um Executable Research Compendium (ERC) para a geração de mapas de Uso e Cobertura da Terra utilizando Cubos de dados de imagens de Satélite.

Este ERC contém o código e o workflow necessário para a replicação da metodologia apresentada em:

Picoli et al, (2020). CBERS Data Cube: A powerful technology for mapping and monitoring brazilian biomes. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXIV ISPRS Congress (2020 edition) 10.5194/isprs-annals-V-3-2020-533-2020

Conteúdo

O diretório analysis contém:

• 📁 brick-creation: Jupyter Notebok para a preparação dos dados para a classificação. Inicialmente o script realiza o download e recorte das cenas considerando uma região de interesse. Em seguida são calculados os índices espectrais EVI, GEMI, GNDVI, NDWI2 e PVR. Por fim, cada um dos rasters gerados são organizados no tempo, em arquivos únicos, formando Raster Bricks para a classificação;
• 📁 brick-classification: Jupyter-Notebooks para a classificação. Consumindo dos Raster Bricks criados com os scripts do brick-creation, os dados são classificador. Para isto, é feito a utilização do algoritmo Random Forest. O algoritmo é treinado considerando as séries temporais extraídas dos Rasters Bricks, associadas a um conjunto de amostras disponibilizada pelos autores do artigo que está sendo replicado;

O diretório library contém:

• 📁 rep_cbers_cube: Biblioteca de código escrita na linguagem Python, com todas as funções auxiliares utilizadas para a organização e processamento dos dados. Esta biblioteca é consumida pelos Jupyter Notebooks dos diretórios brick-creation e brick-classification.

O diretório environment contém:

• 📁 R/Python Images: Docker Images conténdo os ambientes computacionais, com os requisitos necessários para a execução e reprodução desta replicação

O diretório cwl contém:

• 📁 input/tools/workflows: Para tornar mais fácil a execução, reprodução e possívelmente distribuição do fluxo de trabalho desenvolvido para a replicação, todas as etapas são escritas utilizando a Common Workflow Language (CWL). Este diretório contém todos os workflows, tools e inputs definidos para a reprodução deste trabalho.

Por fim, no diretório data estão os conjuntos de dados utilizados nos scripts. O diretório contém inicialmente apenas os dados de amostra. Todos os demais dados são gerados durante a execução dos scripts.

Como fazer a execução

Esta replicação foi feita utilizando as linguagens de programação R e Python. Todas as dependências estão registradas dentro dos containers declarados no diretório environment.

Caso seja necessário, dentro de cada um dos ambientes, R e Python, estão disponíveis scripts build.sh que realizam a criação das imagens para a execução. Atualmente há disponível no DockerHub, ambas as imagens já prontas para uso, nos repositórios: rep-cbers-dc-r e rep-cbers-dc-python.

Para fazer a execução, basta realizar utilizar uma engine de execução do CWL. O script Makefile, contém instruções para a utilização da engine de referência da linguagem CWL (cwl-runner). Para fazer sua utilização, basta utilizar os comandos abaixo:

Instalação da cwltool

pip install cwltool cwlref-runner

Execução do workflow CWL

make replicate

Note que para a replicação, é necessário adicionar a variável de ambiente BDC_ACCESS_TOKEN. Após isto, a execução está pronta para ser realizada.

Branches

O repositório git utilizado para versionar o ERC, contém duas branches:

• master: ERC com todo o material necessário para a replicação do artigo CBERS Data Cube;
• rep-bdc-article: ERC utilizado para exemplificar a possibilidade de reutilização de todo o material apresentado no ERC original. Para isso, os códigos e workflows criados são utilizados para a replicação de um dos mapas de uso e cobertura da Terra apresentados no artigo Earth Observation Data Cubes for Brazil

Licenses

Textos e figuras: CC-BY-4.0

Código : See the DESCRIPTION file

Dados : CC-0 atribuição solicitada na reutilização

Contribuições

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